基于遗传神经网络和指数平滑的物流交通预测

发布时间：2021-11-23 08:13

　　为了有效提高物流交通预测的精度,本文提出了由遗传神经网络和指数平滑构成的组合模型。该模型结合了BP神经网络和指数平滑预测模型的优点,将二者通过加权平均组成组合模型。组合模型的预测精度比两个单一模型分别提高了5.1%和11.7%,从而验证了该模型的可行性和有效性。 

【文章来源】：中国物流与采购. 2020,(14)

【文章页数】：1 页

【文章目录】：
一、引言
二、基于遗传算法的BP神经网络预测模型
    （一）遗传算法优化BP神经网络
    （二）指数平滑预测模型
    （三）组合模型
三、实证分析和预测结果
四、结论



本文编号：3513478